समाजशास्त्र में कोटा नमूना क्या है?

एक कोटा नमूना एक प्रकार का है गैर-संभाव्यता नमूना जिसमें शोधकर्ता कुछ निश्चित मानक के अनुसार लोगों का चयन करता है। यही है, इकाइयों को पूर्व-निर्दिष्ट विशेषताओं के आधार पर एक नमूने में चुना जाता है ताकि ए कुल नमूने में विशेषताओं का समान वितरण है जो आबादी में मौजूद है का अध्ययन किया।

उदाहरण के लिए, यदि आप एक शोधकर्ता हैं जो राष्ट्रीय कोटा नमूना आयोजित कर रहे हैं, तो आपको यह जानना होगा कि किस अनुपात में है जनसंख्या पुरुष है और महिला का अनुपात क्या है, साथ ही साथ प्रत्येक लिंग के अनुपात अलग-अलग उम्र में आते हैं श्रेणियाँ, दौड़ और जातीयता की श्रेणियां, और दूसरों के बीच शिक्षा का स्तर। यदि आपने राष्ट्रीय जनसंख्या के भीतर इन श्रेणियों के समान अनुपात के साथ एक नमूना एकत्र किया, तो आपके पास एक कोटा नमूना होगा।

कोटा नमूनाकरण में, शोधकर्ता का लक्ष्य प्रत्येक की आनुपातिक मात्रा का नमूना लेकर जनसंख्या की प्रमुख विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करना है। उदाहरण के लिए, यदि आप 100 लोगों का एक आनुपातिक कोटा नमूना प्राप्त करना चाहते थे लिंग के आधार पर, आपको बड़ी आबादी में पुरुष / महिला अनुपात की समझ के साथ शुरुआत करनी होगी। यदि आपने पाया कि बड़ी आबादी में 40 प्रतिशत महिलाएं और 60 प्रतिशत पुरुष शामिल हैं, तो आपको कुल 100 उत्तरदाताओं के लिए 40 महिलाओं और 60 पुरुषों के नमूने की आवश्यकता होगी। आप नमूना लेना शुरू करेंगे और तब तक जारी रखेंगे जब तक कि आपका नमूना उन अनुपातों तक नहीं पहुंच जाता और तब आप रुक जाते। यदि आपने अपने अध्ययन में 40 महिलाओं को पहले ही शामिल कर लिया था, लेकिन 60 पुरुषों को नहीं, तो आप पुरुषों का नमूना लेना जारी रखेंगे और किसी भी अतिरिक्त महिला उत्तरदाताओं को त्यागें क्योंकि आप उस श्रेणी के लिए पहले ही अपना कोटा पूरा कर चुके हैं प्रतिभागियों।

कोटा नमूनाकरण इस दृष्टि से लाभप्रद है कि स्थानीय स्तर पर कोटा नमूने को इकट्ठा करना काफी त्वरित और आसान हो सकता है, जिसका अर्थ है कि अनुसंधान प्रक्रिया के भीतर समय की बचत का लाभ है। इसकी वजह से कम बजट पर कोटा का नमूना भी हासिल किया जा सकता है। ये सुविधाएँ कोटा नमूनाकरण के लिए एक उपयोगी रणनीति बनाती हैं अनुसंधान क्षेत्र.

कोटा सैंपलिंग में कई कमियां हैं। सबसे पहले, कोटा फ्रेम - या प्रत्येक श्रेणी में अनुपात - सटीक होना चाहिए। यह अक्सर मुश्किल होता है क्योंकि कुछ विषयों पर अद्यतित जानकारी प्राप्त करना कठिन हो सकता है। उदाहरण के लिए, अमेरिकी जनगणना डेटा एकत्र होने के बाद अक्सर डेटा प्रकाशित नहीं किया जाता है, जिससे कुछ चीज़ों के लिए डेटा संग्रह और प्रकाशन के बीच अनुपात में परिवर्तन संभव हो जाता है।

दूसरा, कोटा फ्रेम के दिए गए श्रेणी के भीतर नमूना तत्वों का चयन भले ही पक्षपाती हो, लेकिन जनसंख्या के अनुपात का सही अनुमान लगाया जाता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई शोधकर्ता पाँच लोगों का साक्षात्कार करने के लिए तैयार होता है, जो एक जटिल समूह से मिलते हैं विशेषताओं, वह या वह कुछ लोगों से बचने या शामिल करके नमूने में पूर्वाग्रह का परिचय दे सकती है या स्थितियां। यदि एक स्थानीय आबादी का अध्ययन करने वाला साक्षात्कारकर्ता उन घरों में जाने से बचता है जो विशेष रूप से रन-डाउन दिखते हैं या केवल स्विमिंग पूल वाले घरों का दौरा करते हैं, उदाहरण के लिए, उनका नमूना पक्षपाती होगा।

बता दें कि हम यूनिवर्सिटी X में छात्रों के करियर लक्ष्यों के बारे में अधिक समझना चाहते हैं। विशेष रूप से, हम इस बात की जाँच करना चाहते हैं कि कैरियर के लक्ष्यों में अंतर कैसे हो सकता है। महाविद्यालय शिक्षा.

यूनिवर्सिटी एक्स में 20,000 छात्र हैं, जो हमारी आबादी है। इसके बाद, हमें यह पता लगाने की जरूरत है कि हमारी 20,000 छात्रों की आबादी चार वर्ग श्रेणियों में कैसे वितरित की जाती है, जिसमें हम रुचि रखते हैं। अगर हमें पता चलता है कि 6,000 नए छात्र हैं (30 प्रतिशत), तो 5,000 छात्र (25 प्रतिशत), 5,000 जूनियर छात्र छात्रों (25 प्रतिशत), और 4,000 वरिष्ठ छात्रों (20 प्रतिशत), इसका मतलब है कि हमारे नमूने को भी इनसे मिलना चाहिए अनुपात। यदि हम 1,000 छात्रों का नमूना लेना चाहते हैं, तो इसका मतलब है कि हमें 300 नए, 250 सोल्डर, 250 जूनियर, और 200 वरिष्ठों का सर्वेक्षण करना चाहिए। फिर हम अपने अंतिम नमूने के लिए इन छात्रों को बेतरतीब ढंग से चुनना जारी रखेंगे।